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numpy相关案例
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(8,3))

x = np.arange(-10,10,0.1)

# 计算Sigmoid函数
s = 1.0 / (1 + np.exp(-x))

# 计算Relu函数
y = np.clip(x,a_min=0,a_max=None)

# 设置两个子图窗口，将Sigmoid的函数图像画在左边
f = plt.subplot(121)
# 画出函数曲线
plt.plot(x,s,color='r')
# 添加文字说明
plt.text(-5.,0.9,r'$y=\sigma(x)$',fontsize=13)
# 设置坐标轴格式
currentAxis = plt.gca()
currentAxis.xaxis.set_label_text('x',fontsize=15)
currentAxis.yaxis.set_label_text('y',fontsize=15)

# 将Relu的函数图像画在右边
f = plt.subplot(122)
# 画出函数曲线
plt.plot(x,y,color='g')
# 添加文字说明
plt.text(-3.0,9,r'$y=Relu(x)$',fontsize=13)
# 设置坐标轴格式
currentAxis = plt.gca()
currentAxis.xaxis.set_label_text('x',fontsize=15)
currentAxis.yaxis.set_label_text('y',fontsize=15)

plt.show()

